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Kundenstimmen

Was unsere Kunden sagen

Echte Erfahrungen aus abgeschlossenen Projekten — sachlich und direkt, wie wir es selbst schätzen.

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Erfahrungsberichte

Stimmen unserer Kunden

Ausgewählte Rückmeldungen von Unternehmen, die mit uns zusammengearbeitet haben.

"Die Zusammenarbeit mit Numios war anders als erwartet — in einem guten Sinn. Der Projektplan lag vor Beginn auf dem Tisch, und der Ablauf hat sich daran gehalten. Was mich besonders überzeugt hat: Das Team hat klar kommuniziert, wenn etwas technisch nicht so funktioniert hat wie geplant, anstatt es zu verschweigen."

RW

Roland Widmer

CFO, Finanzdienstleister, Zürich

März 2026

"Wir hatten intern keine klare Vorstellung davon, ob unsere Datenlage für maschinelles Lernen geeignet ist. Die Reifegradbeurteilung hat das sehr präzise beantwortet — inklusive klarer Angaben, was wir zuerst angehen müssten, bevor grössere Investitionen Sinn ergeben."

SM

Susanne Meier

Head of Operations, KMU, Bern

Februar 2026

"Das NLP-System läuft jetzt seit zwei Monaten produktiv und unser Team hat es komplett übernommen. Die Dokumentation ist so aufgebaut, dass wir bei Bedarf Anpassungen selbst vornehmen können. Das war unser ausdrücklicher Wunsch — und Numios hat ihn ernst genommen."

AK

Andreas Keller

IT-Leiter, Rechtsabteilung, Basel

März 2026

"Ich schätze vor allem, dass Numios das Gespräch nicht mit Versprechungen begonnen hat. Stattdessen stellten sie Fragen zu unseren Daten und haben dann sachlich erklärt, was realistischerweise erreichbar ist. Das hat Vertrauen geschaffen — und das Projekt hat geliefert, was abgemacht war."

PB

Patrick Brunner

Geschäftsführer, Produktion, Solothurn

Februar 2026

"Wir haben bewusst mit der Beurteilung begonnen, bevor wir grössere Entscheidungen getroffen haben. Rückblickend war das richtig. Der Bericht war konkret und hat uns Punkte aufgezeigt, die wir intern nicht gesehen hatten. Er hat uns sechs bis acht Monate an Umwegen erspart."

EF

Elena Fischer

Strategieberaterin, Consulting, Zürich

März 2026

"Datenschutz war für uns nicht verhandelbar. Numios hat von Anfang an erklärt, wie die Datenverarbeitung läuft, und wir haben vor Beginn eine Vertraulichkeitsvereinbarung unterzeichnet. Das war unkompliziert und professionell — so wünscht man sich eine Zusammenarbeit."

MH

Monika Huber

Datenschutzbeauftragte, Versicherung, Bern

Februar 2026

Fallstudien

Ausgewählte Projekte

Drei konkrete Beispiele, wie Numios-Projekte verlaufen sind — mit Ausgangslage, Vorgehen und Ergebnis.

AUSGANGSLAGE

Unstrukturierter Support-Ticketbestand

Ein mittelgrosser Dienstleister erhielt täglich über 200 Support-Tickets in verschiedenen Sprachen. Die manuelle Triage war zeitaufwändig und fehleranfällig — Tickets landeten häufig bei den falschen Teams.

VORGEHEN

NLP-Einrichtung in 6 Wochen

Numios erstellte ein Klassifikationsmodell, das auf historischen Tickets trainiert wurde. Das Modell wurde in das bestehende Ticket-System integriert und mit der internen Fachterminologie abgestimmt.

ERGEBNIS

Deutliche Reduktion manueller Triage

Rund 78% der eingehenden Tickets wurden korrekt klassifiziert und weitergeleitet. Das Team konnte sich stärker auf komplexe Fälle konzentrieren. Laufzeit: 6 Wochen. Preis: CHF 1'400.

AUSGANGSLAGE

Unsichere Basis für erste KI-Initiative

Ein Produktionsbetrieb aus dem Mittelland wollte mit KI starten, hatte aber keine Klarheit darüber, welche Daten nutzbar sind, welche Kompetenzen fehlen und was ein realistischer erster Schritt wäre.

VORGEHEN

KI-Reifegradbeurteilung in 3 Wochen

Numios analysierte Datenquellen, vorhandene Tools, Teamkompetenzen und interne Prozesse. Ergebnis war ein strukturierter Bericht mit vier priorisierten Handlungsfeldern.

ERGEBNIS

Klare Roadmap für die nächsten 18 Monate

Das Unternehmen verfügt nun über einen realistischen Plan mit konkreten ersten Schritten — und hat zwei Projekte identifiziert, die ohne grössere Vorinvestition umsetzbar wären. Laufzeit: 3 Wochen. Preis: CHF 600.

AUSGANGSLAGE

Wenig zuverlässige Bestandsprognosen

Ein Grosshandelsunternehmen in der Deutschschweiz hatte Schwierigkeiten, Lagerbestände verlässlich zu planen. Überbestände und Engpässe wechselten sich ab — mit spürbaren Auswirkungen auf Kosten und Liefertreue.

VORGEHEN

Prädiktive Analyse in 9 Wochen

Auf Basis von drei Jahren Verkaufsdaten entwickelte Numios ein Prognosemodell für die wichtigsten Produktgruppen. Die Integration erfolgte als Export in das bestehende ERP-System.

ERGEBNIS

Verbesserte Planungsgrundlage

Die Prognosegenauigkeit verbesserte sich messbar. Das Lagerhaltungsteam nutzt das Modell seither wöchentlich — ohne externe Unterstützung. Laufzeit: 9 Wochen. Preis: CHF 1'600.

Vertrauen

Zahlen, die für sich sprechen

40+

Abgeschlossene Projekte

4.7

Durchschnittliche Bewertung

12+

Jahre Erfahrung

95%

Projekte im Zeitrahmen abgeschlossen

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